Predicen los efectos de las sustancias químicas en

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Predicen los efectos de las sustancias químicas en
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de 2014 físicas, mentales y socapacidades
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Científicos del Instituto de Investigación Biomédica
de Barcelona han desarrollado un modelo predictor
que prevé los efectos de las sustancias químicas en
un 20 % de las enfermedades humanas. Para elaborar el trabajo, que ha publicado hoy la revista “Nature Communications”, los investigadores han analizado 10.000 moléculas químicas que contienen
98.077 fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de enfermedades humanas. El análisis de fármacos, productos naturales y
sustancias medioambientales ha permitido identificar los fragmentos químicos responsables de causar
un efecto terapéutico o perjudicial para la salud, lo
que puede ser de utilidad para generar fármacos.
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Los efectos de sustancias
químicas en las enfermedades
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Tirada: 5.512
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Logran predecir el efecto de los fármacos en un 20% de las en...
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BARCELONA, 1 Dic. (EUROPA PRESS) 1
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona)
han desarrollado un modelo predictor que anticipa los efectos de los
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medicamentos, las sustancias naturales y los agentes químicos
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medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big
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El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener
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aplicación para "diseñar fármacos más seguros, detectar asociaciones
entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados", ha
informado este lunes el IRB en un comunicado.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077
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fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las
enfermedades humanas.
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el
efecto que tenía en un organismo modelo: esta práctica de ensayo y error que acumuló
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Logran predecir el efecto de los fármacos en un 20% de las en...
ACTUALIDAD
INVESTIGACIÓN
FARMACIA
ASISTENCIA
http://www.infosalus.com/actualidad/noticia-logran-predecir-...
ESTÉTICA
NUTRICIÓN
MUJER
MAYORES
PATOLOGÍAS
Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para alterar
el comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una
determinada patología, pero "esta aproximación basada en el conocimiento biológico
previo no está dando los frutos esperados".
La acumulación de datos sanitarios que relacionan la estructura química de sustancias
a una enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, ha permitido desarrollar un
modelo predictor que relaciona una estructura química con el efecto que tendría en
humanos.
Titulares
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado, "redescubriéndolo y
organizándolo", y generar un 20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los
datos informatizados.
Además, el hallazgo puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades
--denominadas comorbilidad--, así como para indicar nuevos posibles usos para
Expertos internacionales en ciencias de la
salud coinciden en los beneficios de los
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fármacos ya aprobados.
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Predicen los efectos de las sustancias químicas en un 20% de l...
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Predicen los efectos de las sustancias
químicas en un 20% de las enfermedades
H2, el primer exoesqueleto español para la
EFEFUTURO.- Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB)
de Barcelona han desarrollado un modelo que predice los efectos de las
sustancias químicas en un 20 % de las enfermedades humanas.
para niños gracias a la financiación popular
EFEFUTURO BARCELONA MIÉRCOLES 03.12.2014
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Uno de los centros de invesOgación biomédica en españa. EFE/Toni Garriga
Para elaborar el trabajo, que ha publicado la revista Nature Communica.ons, los invesOgadores
han analizado 10.000 moléculas químicas que conOenen 98.077 fragmentos asociados a 1.176
condiciones patológicas, representaOvas de enfermedades humanas.
El análisis de fármacos, productos naturales y sustancias medioambientales ha
permitido identificar los fragmentos químicos responsables de causar un efecto
terapéutico o perjudicial para la salud humana, lo que puede ser de utilidad para
generar fármacos con menos efectos secundarios, relacionar enfermedades y dar
nuevos usos a fármacos ya aprobados.
Según ha explicado Patrick Aloy, que ha liderado la invesOgación, parOendo de las bases de
datos que conOenen información de miles de moléculas, entre medicamentos, sustancias
naturales y agentes químicos medioambientales, han ideado este modelo predictor que
permite asociar fragmentos químicos con efectos posiOvos o negaOvos para un 20 % de las
enfermedades humanas”.
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto
que tenía en un organismo modelo.
Sin preocuparse en qué hacían aquellas sustancias a nivel molecular ni saber las proteínas que
alteraban, se desarrollaron una gran canOdad de medicamentos para tratar todo Opo de
enfermedades, pero esta prácOca de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se
abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI, los fármacos se diseñan para alterar el
comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una
determinada patología, pero esta aproximación basada en el conocimiento biológico
previo no está dando los frutos esperados.
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El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB
Barcelona, se preguntó si la acumulación de datos actuales que relacionan la estructura
química de sustancias a enfermedad por su efecto terapéuOco o adverso, permiOría desarrollar
un modelo predictor que relacionara una estructura química con el efecto que tendría en
humanos.
“Lo que vemos es que, en efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras químicas
para predecir razonablemente bien los efectos que tendrán en un 20 % de todas las
enfermedades humanas”, ha dicho Duran.
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“Esto significa que la información de estructuras químicas, que en muchas ocasiones y sobre
todo en el ámbito de la biología molecular no se Oene en cuenta, puede ser muy úOl para la
biomedicina, como por ejemplo para diseñar fármacos más seguros”, ha subrayado el
invesOgador.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado redescubriéndolo y organizándolo, y
generar un 20 % de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los datos informaOzados.
Patrick Aloy ha indicado que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar
o propiciar el uso de determinados fragmentos químicos en el diseño de fármacos.
Por ejemplo, su modelo esOma que hay un 40 % de fragmentos químicos con efectos
terapéuOcos que no se están incorporando en el diseño de fármacos mientras que, en cambio,
hay fragmentos que causan efectos secundarios que se encuentran en muchos medicamentos.
Los invesOgadores señalan además que su estudio puede servir para detectar asociaciones
entre dos enfermedades, la llamada comorbilidad -­‐una lleva al desarrollo de otra-­‐ o
comorbilidad inversa -­‐una protege de desarrollar otra-­‐, y para indicar nuevos posibles usos
para fármacos ya aprobados. EFEFUTURO
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BIOMEDICINA QUÍMICA
Predicen los efectos de las sustancias químicas en u
enfermedades
El análisis de fármacos, productos naturales y sustancias medioambientales ha permitido identif
responsables de causar un efecto terapéutico o perjudicial para la salud humana
EFE / BARCELONA
LUNES, 1 DE DICIEMBRE DEL 2014 - 18.28 H
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB) de Barcelona han desarrollado un
sustancias químicas en un 20 % de las enfermedades humanas. Para elaborar el trabajo, que ha publi
Communications, los investigadores han analizado 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077
condiciones patológicas, representativas de enfermedades humanas.
El análisis de fármacos, productos naturales y sustancias medioambientales ha permitido identificar l
de causar un efecto terapéutico o perjudicial para la salud humana, lo que puede ser de utilidad para g
secundarios, relacionar enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados. Según ha explicad
investigación, partiendo de las bases de datos que contienen información de miles de moléculas, entre
y agentes químicos medioambientales, han ideado este modelo predictor que permite asociar fragmen
negativos para un 20 % de las enfermedades humanas".
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que tenía
preocuparse en qué hacían aquellas sustancias a nivel molecular ni saber las proteínas que alteraban,
de medicamentos para tratar todo tipo de enfermedades, pero esta práctica de ensayo y error que acu
abandonó con la irrupción de la biología molecular. Desde principios del siglo XXI, los fármacos se di
de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada patología, pero esta apr
biológico previo no está dando los frutos esperados.
El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB Barce
de datos actuales que relacionan la estructura química de sustancias a enfermedad por su efecto terap
desarrollar un modelo predictor que relacionara una estructura química con el efecto que tendría en h
efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras químicas para predecir razonablemente bien
de todas las enfermedades humanas", ha dicho Duran. "Esto significa que la información de estructur
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Predicen los efectos de las sustancias químicas en un 20% de l...
http://www.elperiodico.com/es/noticias/gente-y-tv/predicen-lo...
ocasiones y sobre todo en el ámbito de la biología molecular no se tiene en cuenta, puede ser muy útil
ejemplo para diseñar fármacos más seguros", ha subrayado el investigador. El estudio permite agrupa
redescubriéndolo y organizándolo, y generar un 20 % de conocimiento nuevo gracias a la explotación
Patrick Aloy ha indicado que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar o propi
fragmentos químicos en el diseño de fármacos. Por ejemplo, su modelo estima que hay un 40 % de fra
terapéuticos que no se están incorporando en el diseño de fármacos mientras que, en cambio, hay fra
secundarios que se encuentran en muchos medicamentos. Los investigadores señalan además que su
asociaciones entre dos enfermedades, la llamada comorbilidad -una lleva al desarrollo de otra- o com
desarrollar otra-, y para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
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Predicen los efectos de las sustancias químicas en un 20% de las
enfermedades
01-12-2014 / 17:30 h EFE
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB) de Barcelona han desarrollado un modelo predictor que prevé los efectos de las sustancias químicas en
un 20 % de las enfermedades humanas.
Para elaborar el trabajo, que ha publicado hoy la revista "Nature Communications", los investigadores han analizado 10.000 moléculas químicas que contienen
98.077 fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de enfermedades humanas.
El análisis de fármacos, productos naturales y sustancias medioambientales ha permitido identificar los fragmentos químicos responsables de causar un efecto
terapéutico o perjudicial para la salud humana, lo que puede ser de utilidad para generar fármacos con menos efectos secundarios, relacionar enfermedades y dar
nuevos usos a fármacos ya aprobados.
Según ha explicado Patrick Aloy, que ha liderado la investigación, partiendo de las bases de datos que contienen información de miles de moléculas, entre
medicamentos, sustancias naturales y agentes químicos medioambientales, han ideado este modelo predictor que permite asociar fragmentos químicos con efectos
positivos o negativos para un 20 % de las enfermedades humanas".
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que tenía en un organismo modelo.
Sin preocuparse en qué hacían aquellas sustancias a nivel molecular ni saber las proteínas qué alteraban, se desarrollaron una gran cantidad de medicamentos para
tratar todo tipo de enfermedades, pero esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI, los fármacos se diseñan para alterar el comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una
determinada patología, pero esta aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos esperados.
El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB Barcelona, se preguntó si la acumulación de datos actuales que
relacionan la estructura química de sustancias a enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, permitiría desarrollar un modelo predictor que relacionara una
estructura química con el efecto que tendría en humanos.
"Lo que vemos es que, en efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras químicas para predecir razonablemente bien los efectos que tendrán en un 20 %
de todas las enfermedades humanas", ha dicho Duran.
"Esto significa que la información de estructuras químicas, que en muchas ocasiones y sobre todo en el ámbito de la biología molecular no se tiene en cuenta,
puede ser muy útil para la biomedicina, como por ejemplo para diseñar fármacos más seguros", ha subrayado el investigador.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado redescubriéndolo y organizándolo, y generar un 20 % de conocimiento nuevo gracias a la explotación de
los datos informatizados.
Patrick Aloy ha indicado que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar o propiciar el uso de determinados fragmentos químicos en el diseño
de fármacos.
Por ejemplo, su modelo estima que hay un 40 % de fragmentos químicos con efectos terapéuticos que no se están incorporando en el diseño de fármacos mientras
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que, en cambio, hay fragmentos que causan efectos secundarios que se encuentran en muchos medicamentos.
Los investigadores señalan además que su estudio puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades, la llamada comorbilidad -una lleva al desarrollo
de otra- o comorbilidad inversa -una protege de desarrollar otra-, y para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
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Logran predecir el efecto de los fármacos
en un 20% de las enfermedades gracias al
'big data'
Barcelona, Europa Press Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han
desarrollado un modelo predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias naturales y
los agentes químicos medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener aplicación para "diseñar fármacos más
seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados", ha
informado este lunes el IRB en un comunicado.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077 fragmentos
asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las enfermedades humanas.
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que tenía en
un organismo modelo: esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se abandonó
con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para alterar el
comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada
patología, pero "esta aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos
esperados".
La acumulación de datos sanitarios que relacionan la estructura química de sustancias a una enfermedad
por su efecto terapéutico o adverso, ha permitido desarrollar un modelo predictor que relaciona una
estructura química con el efecto que tendría en humanos.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado, "redescubriéndolo y organizándolo", y generar un
20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los datos informatizados.
Además, el hallazgo puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades --denominadas
comorbilidad--, así como para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
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Logran predecir el efecto de los fármacos en
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Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han desarrollado un modelo
predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias naturales y los agentes
químicos medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
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BARCELONA, 1 (EUROPA PRESS)
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han desarrollado un modelo
predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias naturales y los agentes
químicos medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener aplicación para "diseñar fármacos
más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya
aprobados", ha informado este lunes el IRB en un comunicado.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077
fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las enfermedades
humanas.
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Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que
tenía en un organismo modelo: esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento,
se abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para alterar el
comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada
patología, pero "esta aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los
frutos esperados".
La acumulación de datos sanitarios que relacionan la estructura química de sustancias a una
enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, ha permitido desarrollar un modelo predictor que
relaciona una estructura química con el efecto que tendría en humanos.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado, "redescubriéndolo y organizándolo", y
generar un 20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los datos informatizados.
Además, el hallazgo puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades
--denominadas comorbilidad--, así como para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya
aprobados.
(EuropaPress)
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BARCELONA, 1 (EUROPA PRESS)
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han desarrollado
un modelo predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias
naturales y los agentes químicos medioambientales sobre un 20% de las
enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener aplicación para
"diseñar fármacos más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar
nuevos usos a fármacos ya aprobados", ha informado este lunes el IRB en un
comunicado.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen
98.077 fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de
todas las enfermedades humanas.
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Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para
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biológico previo no está dando los frutos esperados".
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efectos de las sustancias químicas en la salud
Las bases de datos actuales contienen información de miles de moléculas, entre
medicamentos, sustancias naturales y agentes químicos medioambientales,
asociadas a enfermedades, ya sea porque tienen efectos adversos o terapéuticos.
FUENTE | IRB Barcelona
02/12/2014
Partiendo de este conocimiento acumulado durante años y disponible en bases de datos,
científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) liderados por el
investigador ICREA Patrick Aloy, han ideado un modelo predictor que permite asociar
fragmentos químicos con efectos positivos o negativos para un 20% de las enfermedades
humanas.
El estudio se publica en Nature Communications y puede tener aplicación para diseñar
fármacos más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a
fármacos ya aprobados. El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que
contienen 98.077 fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de
todas las enfermedades humanas.
LA FARMACOLOGÍA ANTERIOR A LOS 80 CON LA VISIÓN DEL SIGLO XXI
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto
que tenía en un organismo modelo. Sin preocuparse en que hacían aquellas sustancias a nivel
molecular ni saber las proteínas que alteraban se desarrollaron una gran cantidad de
medicamentos para tratar todo tipo de enfermedades. Esta práctica de ensayo y error que
acumuló mucho conocimiento, se abandonó con la irrupción de la biología molecular. Desde
principios del siglo XXI, los fármacos se diseñan para alterar el comportamiento de proteínas o
genes que previamente se saben afectados en una determinada patología. Esta aproximación
basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos esperados.
El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB
Barcelona, se preguntó si la acumulación de datos actuales que relacionan la estructura
química de sustancias a enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, permitiría desarrollar
un modelo predictor que relacionara una estructura química con el efecto que tendría en
humanos. "Lo que vemos es que, en efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras
químicas para predecir razonablemente bien los efectos que tendrán en un 20% de todas las
enfermedades humanas", dice Duran. "Esto significa que la información de estructuras
químicas, que en muchas ocasiones y sobre todo en el ámbito de la biología molecular no se
tiene en cuenta, puede ser muy útil para la biomedicina, como por ejemplo para diseñar
fármacos más seguros", asegura el investigador. El estudio permite agrupar el conocimiento
acumulado redescubriéndolo y organizándolo, y generar un 20% de conocimiento nuevo
gracias a la explotación de los datos informatizados.
DISEÑOS MÁS SEGUROS, COMORBILIDAD Y REPOSICIONAMIENTO DE FÁRMACOS
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02/12/14 12:57
Desarrollan un modelo predictor que prevé los efectos de las s...
http://www.madrimasd.org/informacionIDI/noticias/Imprimir...
Patrick Aloy explica que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar o
propiciar el uso de determinados fragmentos químicos en el diseño de fármacos. Por ejemplo,
su modelo estima que hay un 40% de fragmentos químicos con efectos terapéuticos que no se
están incorporando en el diseño de fármacos mientras que, en cambio, hay fragmentos que
causan efectos secundarios que se encuentran en muchos medicamento en uso.
Los investigadores señalan además que su estudio puede servir para detectar asociaciones
entre dos enfermedades, la llamada comorbilidad -una lleva al desarrollo de otra- o
comorbilidad inversa -una protege de desarrollar otra-, y para indicar nuevos posibles usos
para fármacos ya aprobados. Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación aportada
por el Ministerio de Economía y Competitividad, la Comisión Europea y el Consejo Europeo de
Investigación al laboratorio dirigido por Patrick Aloy en Bioinformática Estructural y Biología de
Redes en el IRB Barcelona.
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02/12/14 12:57
Logran predecir el efecto de los fármacos en un 20% de las en...
http://www.medicinatv.com/noticias/logran-predecir-el-efecto...
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Logran predecir el efecto de los fármacos en un 20%
de las enfermedades gracias al ‘big data’
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BARCELONA, 1 (EUROPA PRESS)
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han desarrollado un modelo
predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias naturales y los agentes químicos
medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener aplicación para "diseñar fármacos más
seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados", ha
informado este lunes el IRB en un comunicado.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077 fragmentos
asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las enfermedades humanas.
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que tenía
en un organismo modelo: esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se
abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para alterar el
comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada
patología, pero "esta aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos
esperados".
La acumulación de datos sanitarios que relacionan la estructura química de sustancias a una
enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, ha permitido desarrollar un modelo predictor que
relaciona una estructura química con el efecto que tendría en humanos.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado, "redescubriéndolo y organizándolo", y generar
un 20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los datos informatizados.
Además, el hallazgo puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades --denominadas
comorbilidad--, así como para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
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The analysis of drugs, natural products, and chemical substances found in the
environment allows the identification of the chemical fragments responsible for a
therapeutic or deleterious effect on human health.
This knowledge may be valuable for the design of drugs with fewer secondary effects, for
associating diseases, and for identifying new uses for drugs currently on the market.
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The predictive model developed by researchers at IRB Barcelona provides information for
the treatment of 20% of human diseases.
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Current data bases hold information on thousands of molecules—including drugs, natural
substances, and chemical agents found in the environment— that are associated with
diseases, either because they have adverse effects or exert a therapeutic action. Using
this information, gathered over many years and available in data bases, scientists headed
by ICREA researcher Patrick Aloy at the Institute for Research in Biomedicine (IRB
Barcelona) have devised a predictive model that allows them to associate chemical
fragments with positive or negative effects in 20% of human diseases. Published today in
Nature Communications, the study may have applications for the design of safer drugs,
the detection of comorbidity, and the extension of current drug uses.
Parkinson's disease can
migrate from gut to brain,
shows research
The study has involved the analysis of 10,000 chemical molecules, which together
comprise 98,077 fragments associated with 1,176 diseases—these representative of all
human diseases.
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Pharmacology prior to the '80s seen from the 21st century
Until the '80s, pharmacologists designed a chemical substance and studied its effect on a
model organism. Without examining the impact of these substances at the molecular
level or the proteins that they altered, these scientists developed many drugs for a wide
range of diseases. This system of trial and error, which produced a large body of
information, was abandoned with the advent of molecular biology. Since the beginning of
the 21st century, drugs have been designed to alter the behaviour of proteins or genes
that have previously been identified as being affected in certain diseases. Based on prior
knowledge of biology, this approach is not producing the results expected.
The chemist Miquel Duran, a PhD
student working on network biology at
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IRB Barcelona, questioned whether
the accumulation of current data that
Discovery offers insight on early stages
associate the chemical structure of
of cancer
substances with disease through its
Funding makes next-generation scientific
therapeutic or deleterious effect would
equipment available to CBC research
allow the development of a predictive
community
model that related the chemical
Research shows FGF21 hormone acts
structure of a compound with its effect
directly on brain to regulate obesity
in humans. "In effect, we have enough
information on chemical structures to
reasonably predict their effects in 20%
of human diseases," explains Duran. "This implies the data on chemical structures, which
on many occasions and above all in the field of molecular biology is not taken into
account, can be most useful for biomedicine, for example for the design of safer drugs,"
says the researcher. The study allows the information accumulated to be re-examined
and reorganised and to produce 20% of new knowledge thanks to the exploitation of
computerized data.
The design of safer drugs, prediction of disease co-morbidities and repositioning of drugs
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Patrick Aloy explains that the study allows access to valuable information that can serve
to avoid or foster the use of certain chemical fragments for drug design. For example, his
model predicts that 40% of chemical fragments with therapeutic effects are not included
in drugs currently on the market; in contrast, fragments that cause secondary effects
are.
The researchers also indicate that their study may serve to detect associations between
two diseases, the so-called co-morbidity—meaning one leads to the development of the
other— or inverse comorbidity—namely that one protects against the development of the
other. The study may also reveal potential new uses of current drugs.
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02/12/14 16:00
Predicen los efectos de las sustancias químicas en un 20% de l...
http://www.radiointereconomia.com/2014/12/01/predicen-los-...
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PREDICEN LOS EFECTOS DE LAS SUSTANCIAS QUÍMICAS EN
UN 20% DE LAS ENFERMEDADES
(HTTP://WWW.RADIOINTERECONOMIA.COM/2014/12
/01/PREDICEN-LOS-EFECTOS-DE-LAS-SUSTANCIASQUIMICAS-EN-UN-20-DE-LAS-ENFERMEDADES/)
01/12/2014 (16:46)
Barcelona (http://www.radiointereconomia.com/paises/europa/espana/cataluna/barcelona-cataluna
/barcelona/), 1 dic.- Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB) de Barcelona
(http://www.radiointereconomia.com/paises/europa/espana/cataluna/barcelona-cataluna/barcelona/)
han desarrollado un modelo que predice los efectos de las sustancias químicas en un 20 % de las
enfermedades humanas.
i
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Para elaborar el trabajo, que ha publicado hoy la revista Nature Communications, los investigadores
han analizado 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077 fragmentos asociados a 1.176
condiciones patológicas, representativas de enfermedades humanas.
El análisis de fármacos, productos naturales y sustancias medioambientales ha permitido identificar
los fragmentos químicos responsables de causar un efecto terapéutico o perjudicial para la salud
(http://www.radiointereconomia.com/salud/) humana, lo que puede ser de utilidad para generar
fármacos con menos efectos secundarios, relacionar enfermedades y dar nuevos usos a fármacos
ya aprobados.
(http://www6.smartadserver.com/h/cc?imgid=11406171&
insid=3643145&pgid=442202&uid=9026423724149089039&
tgt=%24dt%3d1t&systgt=%24qc%3d1313611012
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%3b%24qt%3d228_3356_88676t%3b%24dma%3d0
%3b%24b%3d12330%3b%24o%3d12100%3b%24sh%3d1200
%3b%24sw%3d1920&go=http%3a%2f
%2fwww.formulasantander.com%2f)
Según ha explicado Patrick Aloy, que ha liderado la investigación, partiendo de las bases de datos
que contienen información de miles de moléculas, entre medicamentos, sustancias naturales y
agentes químicos medioambientales, han ideado este modelo predictor que permite asociar
fragmentos químicos con efectos positivos o negativos para un 20 % de las enfermedades
humanas".
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que
tenía en un organismo modelo.
Sin preocuparse en qué hacían aquellas sustancias a nivel molecular ni saber las proteínas que
alteraban, se desarrollaron una gran cantidad de medicamentos para tratar todo tipo de
enfermedades, pero esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento
(http://www.radiointereconomia.com/conocimiento/), se abandonó con la irrupción de la biología
molecular.
Desde principios del siglo XXI, los fármacos se diseñan para alterar el comportamiento de proteínas o
genes que previamente se saben afectados en una determinada patología, pero esta aproximación
basada en el conocimiento (http://www.radiointereconomia.com/conocimiento/) biológico previo no
está dando los frutos esperados.
El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB
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02/12/14 13:14
sustancias
a enfermedad
(http://www.radiointereconomia.com/enfermedad/)
Predicen
los efectos
de las
sustancias químicas en un 20% de l... por su efecto
http://www.radiointereconomia.com/2014/12/01/predicen-los-...
terapéutico o adverso, permitiría desarrollar un modelo predictor que relacionara una estructura
química con el efecto que tendría en humanos.
"Lo que vemos es que, en efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras químicas para
predecir razonablemente bien los efectos que tendrán en un 20 % de todas las enfermedades
humanas", ha dicho Duran.
"Esto significa que la información (http://www.radiointereconomia.com/la-informacion/) de estructuras
químicas, que en muchas ocasiones y sobre todo en el ámbito de la biología molecular no se tiene
en cuenta, puede ser muy útil para la biomedicina, como por ejemplo para diseñar fármacos más
seguros", ha subrayado el investigador.
El estudio permite agrupar el conocimiento (http://www.radiointereconomia.com/conocimiento/)
acumulado redescubriéndolo y organizándolo, y generar un 20 % de conocimiento
(http://www.radiointereconomia.com/conocimiento/) nuevo gracias a la explotación de los datos
informatizados.
Patrick Aloy ha indicado que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar o
propiciar el uso de determinados fragmentos químicos en el diseño de fármacos.
Por ejemplo, su modelo estima que hay un 40 % de fragmentos químicos con efectos terapéuticos
que no se están incorporando en el diseño de fármacos mientras que, en cambio, hay fragmentos
que causan efectos secundarios que se encuentran en muchos medicamentos.
Los investigadores señalan además que su estudio puede servir para detectar asociaciones entre
dos enfermedades, la llamada comorbilidad -una lleva al desarrollo de otra- o comorbilidad inversa
-una protege de desarrollar otra-, y para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
EFE
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02/12/14 13:14
http://scicasts.com/bio-­‐it/1858-­‐drug-­‐development/8723-­‐researchers-­‐design-­‐a-­‐
model-­‐to-­‐predict-­‐the-­‐effects-­‐of-­‐chemical-­‐substances-­‐on-­‐health/ Bio-IT
Researchers Design a Model to Predict
the Effects of Chemical Substances on
Health
This shows the scheme of the predictive model of chemical substances
and their association with human diseases. The orange and green circles
show adverse and therapeutic effects respectively. The size of the circles
is proportional to the number of molecules that hold the same structural
fragment. Image: Miquel Duran. IRB Barcelona
Drug Development December 01, 2014
Barcelona, Spain (Scicasts) — Current data bases hold information on
thousands of molecules--including drugs, natural substances, and
chemical agents found in the environment-- that are associated with
diseases, either because they have adverse effects or exert a therapeutic
action.
Using this information, gathered over many years and available in data
bases, scientists headed by ICREA researcher Patrick Aloy at the Institute
for Research in Biomedicine (IRB Barcelona) have devised a predictive
model that allows them to associate chemical fragments with positive or
http://scicasts.com/bio-­‐it/1858-­‐drug-­‐development/8723-­‐researchers-­‐design-­‐a-­‐
model-­‐to-­‐predict-­‐the-­‐effects-­‐of-­‐chemical-­‐substances-­‐on-­‐health/ negative effects in 20% of human diseases. Published today in Nature
Communications, the study may have applications for the design of safer
drugs, the detection of comorbidity, and the extension of current drug
uses.
The study has involved the analysis of 10,000 chemical molecules, which
together comprise 98,077 fragments associated with 1,176 diseases--these
representative of all human diseases.
Pharmacology prior to the '80s seen from the 21st
century
Until the '80s, pharmacologists designed a chemical substance and
studied its effect on a model organism. Without examining the impact of
these substances at the molecular level or the proteins that they altered,
these scientists developed many drugs for a wide range of diseases. This
system of trial and error, which produced a large body of information,
was abandoned with the advent of molecular biology. Since the beginning
of the 21st century, drugs have been designed to alter the behaviour of
proteins or genes that have previously been identified as being affected in
certain diseases. Based on prior knowledge of biology, this approach is
not producing the results expected.
The chemist Miquel Duran, a PhD student working on network biology at
IRB Barcelona, questioned whether the accumulation of current data that
associate the chemical structure of substances with disease through its
therapeutic or deleterious effect would allow the development of a
predictive model that related the chemical structure of a compound with
its effect in humans. "In effect, we have enough information on chemical
structures to reasonably predict their effects in 20% of human diseases,"
explains Duran. "This implies the data on chemical structures, which on
many occasions and above all in the field of molecular biology is not
taken into account, can be most useful for biomedicine, for example for
the design of safer drugs," says the researcher. The study allows the
information accumulated to be re-examined and reorganized and to
produce 20% of new knowledge thanks to the exploitation of
computerized data.
The design of safer drugs, prediction of disease comorbidities and repositioning of drugs
Patrick Aloy explains that the study allows access to valuable information
that can serve to avoid or foster the use of certain chemical fragments for
drug design. For example, his model predicts that 40% of chemical
fragments with therapeutic effects are not included in drugs currently on
http://scicasts.com/bio-­‐it/1858-­‐drug-­‐development/8723-­‐researchers-­‐design-­‐a-­‐
model-­‐to-­‐predict-­‐the-­‐effects-­‐of-­‐chemical-­‐substances-­‐on-­‐health/ the market; in contrast, fragments that cause secondary effects are.
The researchers also indicate that their study may serve to detect
associations between two diseases, the so-called co-morbidity--meaning
one leads to the development of the other-- or inverse comorbidity-namely that one protects against the development of the other. The study
may also reveal potential new uses of current drugs.
Article adapted from a Institute for Research in Biomedicine (IRB
Barcelona) news release.
Publication: A chemo-centric view of human health and disease. Miquel
Duran-Frigola, David Rossell & Patrick Aloy. Nature Communications
(December 01, 2014): Click here to view.
http://www.sciencedaily.com/releases/2014/12/141201090554.htm
Researchers design model to predict effects of chemical
substances on health
Date:
December 1, 2014
Source: Institute for Research in Biomedicine-IRB
The analysis of drugs,
natural products, and
chemical substances
found in the
environment allows the
identification of the
chemical fragments
responsible for a
therapeutic or
deleterious effect on
human health.
This knowledge may
be valuable for the
design of drugs with
fewer secondary
effects, for associating
diseases, and for
identifying new uses
for drugs currently on
the market.
The predictive model
developed by
researchers at IRB
Barcelona provides
information for the
treatment of 20% of
human diseases.
Scheme of the predictive model of chemical substances and their association with
human diseases. The orange and green circles show adverse and therapeutic
effects respectively. The size of the circles is proportional to the number of
molecules that hold the same structural fragment.
Credit: Image courtesy of Institute for Research in
Biomedicine-IRB
Current data bases hold information on thousands of molecules -- including drugs, natural substances, and
chemical agents found in the environment -- that are associated with diseases, either because they have
adverse effects or exert a therapeutic action. Using this information, gathered over many years and available in
data bases, scientists headed by ICREA researcher Patrick Aloy at the Institute for Research in Biomedicine
(IRB Barcelona) have devised a predictive model that allows them to associate chemical fragments with positive
or negative effects in 20% of human diseases. Published in Nature Communications, the study may have
applications for the design of safer drugs, the detection of comorbidity, and the extension of current drug uses.
The study has involved the analysis of 10,000 chemical molecules, which together comprise 98,077 fragments
associated with 1,176 diseases -- these representative of all human diseases.
Pharmacology prior to the '80s seen from the 21st century
Until the '80s, pharmacologists designed a chemical substance and studied its effect on a model organism.
Without examining the impact of these substances at the molecular level or the proteins that they altered, these
scientists developed many drugs for a wide range of diseases. This system of trial and error, which produced a
large body of information, was abandoned with the advent of molecular biology. Since the beginning of the 21st
century, drugs have been designed to alter the behaviour of proteins or genes that have previously been
1 of 2
02/12/14 13:18
http://www.sciencedaily.com/releases/2014/12/141201090554.htm
identified as being affected in certain diseases. Based on prior knowledge of biology, this approach is not
producing the results expected.
The chemist Miquel Duran, a PhD student working on network biology at IRB Barcelona, questioned whether the
accumulation of current data that associate the chemical structure of substances with disease through its
therapeutic or deleterious effect would allow the development of a predictive model that related the chemical
structure of a compound with its effect in humans. "In effect, we have enough information on chemical structures
to reasonably predict their effects in 20% of human diseases," explains Duran. "This implies the data on chemical
structures, which on many occasions and above all in the field of molecular biology is not taken into account, can
be most useful for biomedicine, for example for the design of safer drugs," says the researcher. The study allows
the information accumulated to be re-examined and reorganised and to produce 20% of new knowledge thanks
to the exploitation of computerized data.
The design of safer drugs, prediction of disease co-morbidities and repositioning of drugs
Patrick Aloy explains that the study allows access to valuable information that can serve to avoid or foster the
use of certain chemical fragments for drug design. For example, his model predicts that 40% of chemical
fragments with therapeutic effects are not included in drugs currently on the market; in contrast, fragments that
cause secondary effects are.
The researchers also indicate that their study may serve to detect associations between two diseases, the
so-called co-morbidity -- meaning one leads to the development of the other -- or inverse comorbidity -- namely
that one protects against the development of the other. The study may also reveal potential new uses of current
drugs.
Story Source:
The above story is based on materials provided by Institute for Research in Biomedicine-IRB. Note: Materials
may be edited for content and length.
Journal Reference:
1. Miquel Duran-Frigola, David Rossell, Patrick Aloy. A chemo-centric view of human health and disease.
Nature Communications, 2014; 5: 5676 DOI: 10.1038/ncomms6676
Cite This Page:
MLA
APA
Chicago
Institute for Research in Biomedicine-IRB. "Researchers design model to predict effects of chemical
substances on health." ScienceDaily. ScienceDaily, 1 December 2014. <www.sciencedaily.com/releases
/2014/12/141201090554.htm>.
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Researchers Design a Model to Predict the Effects of Chemica...
http://www.sciencenewsline.com/articles/2014120120190026...
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used powerful X-rays to help decipher
how certain natural antibiotics defy a
longstanding set of …
Published: December 1, 2014.
Work
11/18/14
Finding New Ways to Make
Drugs
By Australian National University
Lead
5/1/10
Current data bases hold information on thousands of molecules--including drugs, natural substances,
and chemical agents found in the environment-- that are associated with diseases, either because they
have adverse effects or exert a therapeutic action. Using this information, gathered over many years and
available in data bases, scientists headed by ICREA researcher Patrick Aloy at the Institute for
Research in Biomedicine (IRB Barcelona) have devised a predictive model that allows them to associate
chemical fragments with positive or negative effects in 20% of human diseases. Published today in
Nature Communications, the study may have applications for the design of safer drugs, the detection of
comorbidity, and the extension of current drug uses.
The study has involved the analysis of 10,000 chemical
molecules, which together comprise 98,077 fragments
By ETH Zurich
Medicine is drifting towards a major
problem. An increasing number of
bacteria is no longer sensitive to
known antibiotics. Doctors urgently
need to find new ways of fighting
these …
Opening Elusive Class of
Compounds to Drug Discovery
By Scripps Research Institute
Taxanes are a family of compounds
that includes one of the most
important cancer drugs ever
discovered, Taxol¬ among other
cancer treatments. But the difficulty
producing these complex molecules
…
Pharmacology prior to the '80s seen from the 21st century
Until the '80s, pharmacologists designed a chemical substance
and studied its effect on a model organism. Without examining
the impact of these substances at the molecular level or the
proteins that they altered, these scientists developed many
More »
drugs for a wide range of diseases. This system of trial and
beginning of the 21st century, drugs have been designed to alter
the behaviour of proteins or genes that have previously been
By Society for General Microbiology
Schneider Understanding Natural
11/12/14 Compounds
Baran Scripps Research Team
11/7/11 Achieves Critical Step to
associated with 1,176 diseases--these representative of all
human diseases.
error, which produced a large body of information, was
abandoned with the advent of molecular biology. Since the
Fighting Fungal Infections with
Bacteria
These are examples of information
obtained with the study: relationship between
diseases, reuse of drugs, and therapeutic and
adverse effects of the substances. Credit:
Miquel Duran. IRB Barcelona
identified as being affected in certain diseases. Based on prior
knowledge of biology, this approach is not producing the results
expected.
The chemist Miquel Duran, a PhD student working on network
biology at IRB Barcelona, questioned whether the accumulation
of current data that associate the chemical structure of
substances with disease through its therapeutic or deleterious
effect would allow the development of a predictive model that
related the chemical structure of a compound with its effect in
humans. "In effect, we have enough information on chemical
IRB Barcelona researchers Miquel Duran
(left) and Patrick Aloy are the authors of the
Nature Communications published today.
Credit: IRB Barcelona
structures to reasonably predict their effects in 20% of human diseases," explains Duran. "This implies
the data on chemical structures, which on many occasions and above all in the field of molecular biology
is not taken into account, can be most useful for biomedicine, for example for the design of safer drugs,"
says the researcher. The study allows the information accumulated to be re-examined and reorganised
and to produce 20% of new knowledge thanks to the exploitation of computerized data.
1 of 2
02/12/14 13:23
Researchers Design a Model to Predict the Effects of Chemica...
http://www.sciencenewsline.com/articles/2014120120190026...
The design of safer drugs, prediction of disease co-morbidities and repositioning of drugs
Patrick Aloy explains that the study allows access to valuable information that can serve to avoid or
foster the use of certain chemical fragments for drug design. For example, his model predicts that 40%
of chemical fragments with therapeutic effects are not included in drugs currently on the market; in
contrast, fragments that cause secondary effects are.
The researchers also indicate that their study may serve to detect associations between two diseases,
the so-called co-morbidity--meaning one leads to the development of the other-- or inverse comorbidity-namely that one protects against the development of the other. The study may also reveal potential new
uses of current drugs.
The above story is based on materials provided by Institute for Research in Biomedicine (IRB Barcelona).
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enfermedad humana
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http://www.sertox.com.ar/modules.php?name=News&file=art...
Buenas ideas...
(Foto: SerTox)
Un modelo predice los efectos de las sustancias químicas en
la salud. agenciasinc.es. 01/12/14. El análisis de fármacos,
productos naturales y sustancias medioambientales permite
identificar los fragmentos químicos responsables de causar un
efecto terapéutico o perjudicial para la salud humana. Este
conocimiento puede ser de utilidad para generar fármacos con menos efectos
secundarios, relacionar enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya
aprobados. El modelo predictor ideado por los investigadores del IRB
Barcelona da información para el tratamiento de un 20% de enfermedades
humanas.
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Representación de sustancias químicas relacionadas con enfermedades humanas. Los círculos naranjas
son efectos adversos y los círculos verdes, efectos terapéuticos. El tamaño de los círculos es proporcional
al número de moléculas que contienen un mismo fragmento estructural. / Miquel Duran, IRB Barcelona
Las bases de datos actuales contienen información de miles de moléculas, entre
medicamentos, sustancias naturales y agentes químicos medioambientales, asociadas a
enfermedades, ya sea porque tienen efectos adversos o terapéuticos.
¡Grabar mi Voto!
Publicidad
Partiendo de este conocimiento acumulado durante años y disponible en bases de datos,
científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) liderados por el
investigador ICREA Patrick Aloy, han ideado un modelo predictor que permite asociar
fragmentos químicos con efectos positivos o negativos para un 20% de las enfermedades
humanas.
El estudio se publica hoy en Nature Communications y puede tener aplicación para diseñar
fármacos más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a
fármacos ya aprobados.
Manifiesto amianto
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077
fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las
enfermedades humanas.
Farmacología anterior a los 80 'con la visión del siglo XXI
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto
que tenía en un organismo modelo. Sin preocuparse en que hacían aquellas sustancias a
nivel molecular ni saber las proteínas que alteraban se desarrollaron una gran cantidad de
medicamentos para tratar todo tipo de enfermedades. Esta práctica de ensayo y error que
acumuló mucho conocimiento, se abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI, los fármacos se diseñan para alterar el comportamiento de
proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada patología. Esta
aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos esperados.
El químico Miquel Duran, estudiante de doctorado que trabaja en biología de redes en el IRB
Barcelona, se preguntó si la acumulación de datos actuales que relacionan la estructura
química de sustancias a enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, permitiría
desarrollar un modelo predictor que relacionara una estructura química con el efecto que
1 of 2
02/12/14 13:14
Una mirada centrada en los químicos y sus efectos en la salud ...
http://www.sertox.com.ar/modules.php?name=News&file=art...
tendría en humanos.
"Lo que vemos es que, en efecto, tenemos suficiente información sobre estructuras químicas
para predecir razonablemente bien los efectos que tendrán un 20% de todas las
enfermedades humanas", dice Duran.
"Esto significa que la información de estructuras químicas, que en muchas ocasiones y sobre
todo en el ámbito de la biología molecular no se tiene en cuenta, puede ser muy útil para la
biomedicina, como por ejemplo para diseñar fármacos más seguros", asegura el
investigador. El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado redescubriéndolo y
organizándolo, y generar un 20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los
datos informatizados.
Diseños más seguros, comorbilidad y reposicionamiento de fármacos
Patrick Aloy explica que el estudio sirve para disponer de información valiosa para evitar o
propiciar el uso de determinados fragmentos químicos en el diseño de fármacos. Por
ejemplo, su modelo estima que hay un 40% de fragmentos químicos con efectos
terapéuticos que no se están incorporando en el diseño de fármacos mientras que, en
cambio, hay fragmentos que causan efectos secundarios que se encuentran en muchos
medicamento en uso.
Los investigadores señalan además que su estudio puede servir para detectar asociaciones
entre dos enfermedades, la llamada comorbilidad -una lleva al desarrollo de otra- o
comorbilidad inversa -una protege de desarrollar otra-, y para indicar nuevos posibles usos
para fármacos ya aprobados.
Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación aportada por el Ministerio de Economía
y Competitividad, la Comisión Europea y el Consejo Europeo de Investigación en el
laboratorio dirigido por Patrick Aloy en Bioinformática Estructural y Biología de Redes en el
IRB Barcelona.
Referencia bibliográfica: Miquel Duran-Frigola, David Rossell & Patrick Aloy. A chemocentric view of human health and disease. Nature Communications (1 December 2014) doi:
10.1038/ncomms6676
Enviado por jcp el 01 diciembre 2014 00:00:00 (31 Lecturas)
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02/12/14 13:14
Big Data para predecir el efecto de los fármacos y poder crear ...
http://www.consalud.es/see_news.php?id=14765
Martes, 02 de diciembre de 2014
RReedd N
Neeuurroossaalluudd
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Big Data para predecir el efecto de los
fármacos y poder crear otros nuevos
mejorados
02-12-2014
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PPO
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Redacción | Madrid
Se trata de un modelo creado por científicos de B
Baarrcceelloonnaa capaz de identificar
los fragmentos químicos en los medicamentos que causan los efectos
secundarios. También analizan otras sustancias que podrán dar información para
el tratamiento de un 20% de enfermedades humanas.
Con ello, se podrán crear nuevos fármacos con menos efectos secundarios,
relacionar enfermedades y dar nuevos usos más productivos a los medicamentos
que ya existen. Lo que han logrado, en concreto, los investigadores del IInnssttiittuuttoo
ddee IInnvveessttiiggaacciióónn B
Biioom
mééddiiccaa ddee B
Baarrcceelloonnaa han logrado crear un modelo que
daría información para el tratamiento de un 20% de enfermedades humanas.
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Baaxxtteerr
Adquiere así la cartera de vacunas contra la
meningitis causada por el meningococo del grupo C
y la vacuna contra la encefalitis transmitida por
garrapatas infectadas con el virus de TBE.
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Esto es posible gracias a todo el conocimiento acumulado en bases de datos
sobre miles de moléculas entre medicamentos, sustancias naturales y agentes
químicos medioambientales asociados a enfermedades, que pueden tener efectos
adversos (los llamados efectos secundarios) o terapéuticos.
En concreto, el estudio (publicado en N
Naattuurree C
Coom
mm
muunniiccaattiioonnss), ha analizado
10.000 moléculas químicas que contienen 98.077 fragmentos asociados a 1.176
condiciones patológicas que representan a todas las enfermedades humanas.
SSEE D
DEESSC
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La aplicación de esta investigación, liderada por el investigador PPaattrriicckk A
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podrá conllevar diseños más seguros. Por ejemplo, se estima que hay un 40% de
fragmentos químicos con efectos terapéuticos que no se incorporan en el diseño
de fármacos mientras que hay otros que causan efectos secundarios y están
presentes en muchos medicamentos.
Los círculos naranjas son efectos adversos y
los círculos verdes, efectos terapéuticos. El
tamaño de los círculos es proporcional al
número de moléculas que contienen un
1 of 2
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Dooss
Recomendada para el
acompañamiento y
02/12/14 13:18
Big Data para predecir el efecto de los fármacos y poder crear ...
http://www.consalud.es/see_news.php?id=14765
mismo fragmento químico
socialización del
embarazo
Los investigadores señalan además que su
estudio puede servir para detectar
asociaciones entre dos enfermedades, la
llamada comorbilidad y la comorbilidad, y
para indicar nuevos posibles usos para
fármacos ya aprobados. La investigación ha
contado con financiación del G
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02/12/14 13:18
Researchers design a model to predict the effects of chemical ...
http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php
Researchers design a model to predict the effects of chemical
substances on health
2 December 2014 - 2am PST
Pharma Industry / Biotech Industry
Adapted media release
The analysis of drugs, natural products, and chemical substances found in the environment allows the
identification of the chemical fragments responsible for a therapeutic or deleterious effect on human
health.
This knowledge may be valuable for the design of drugs with fewer secondary effects, for associating
diseases, and for identifying new uses for drugs currently on the market.
The predictive model developed by researchers at IRB Barcelona provides information for the
treatment of 20% of human diseases.
Current data bases hold information on thousands of molecules - including drugs, natural substances,
and chemical agents found in the environment - that are associated with diseases, either because they
have adverse effects or exert a therapeutic action. Using this information, gathered over many years
and available in data bases, scientists headed by ICREA researcher Patrick Aloy at the Institute for
Research in Biomedicine (IRB Barcelona) have devised a predictive model that allows them to
associate chemical fragments with positive or negative effects in 20% of human diseases. Published in
Nature Communications, the study may have applications for the design of safer drugs, the detection
of comorbidity, and the extension of current drug uses.
The study has involved the analysis of 10,000 chemical molecules, which together comprise 98,077
fragments associated with 1,176 diseases - these representative of all human diseases.
Pharmacology prior to the '80s seen from the 21st century
Until the '80s, pharmacologists designed a chemical substance and studied its effect on a model
organism. Without examining the impact of these substances at the molecular level or the proteins
that they altered, these scientists developed many drugs for a wide range of diseases. This system of
trial and error, which produced a large body of information, was abandoned with the advent of
molecular biology. Since the beginning of the 21st century, drugs have been designed to alter the
behaviour of proteins or genes that have previously been identified as being affected in certain
diseases. Based on prior knowledge of biology, this approach is not producing the results expected.
The chemist Miquel Duran, a PhD student working on network biology at IRB Barcelona, questioned
1 of 3
03/12/14 09:31
Researchers design a model to predict the effects of chemical ...
http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php
whether the accumulation of current data that associate the chemical structure of substances with
disease through its therapeutic or deleterious effect would allow the development of a predictive
model that related the chemical structure of a compound with its effect in humans. "In effect, we have
enough information on chemical structures to reasonably predict their effects in 20% of human
diseases," explains Duran. "This implies the data on chemical structures, which on many occasions and
above all in the field of molecular biology is not taken into account, can be most useful for
biomedicine, for example for the design of safer drugs," says the researcher. The study allows the
information accumulated to be re-examined and reorganised and to produce 20% of new knowledge
thanks to the exploitation of computerized data.
The design of safer drugs, prediction of disease co-morbidities and repositioning of drugs
Patrick Aloy explains that the study allows access to valuable information that can serve to avoid or
foster the use of certain chemical fragments for drug design. For example, his model predicts that 40%
of chemical fragments with therapeutic effects are not included in drugs currently on the market; in
contrast, fragments that cause secondary effects are.
The researchers also indicate that their study may serve to detect associations between two diseases,
the so-called co-morbidity - meaning one leads to the development of the other - or inverse
comorbidity - namely that one protects against the development of the other. The study may also
reveal potential new uses of current drugs.
This study, conducted by the Structural Bioinformatics and Network Biology lab headed by Patrick
Aloy, has been supported by the Ministry of Economy and Competitiveness, the European
Commission, and the European Research Council.
Adapted by MNT from original media release
References
A chemo-centric view of human health and disease, Miquel Duran-Frigola, David Rossell & Patrick Aloy, Nature
Communications, doi: 10.1038/ncomms6676, published 1 December 2014.
Source: Institute for Research in Biomedicine-IRB
Additional information
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Citations
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Institute for Research in Biomedicine-IR. "Researchers design a model to predict the effects of chemical
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Researchers design a model to predict the effects of chemical ...
http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php
substances on health." Medical News Today. MediLexicon, Intl., 2 Dec. 2014. Web.
3 Dec. 2014. <http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php>
APA
Institute for Research in Biomedicine-IR. (2014, December 2). "Researchers design a model to predict the effects of
chemical substances on health." Medical News Today. Retrieved from
http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php.
Please note: If no author information is provided, the source is cited instead.
This page was printed from: http://www.medicalnewstoday.com/releases/286272.php
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